准备工作

• 直接在Eclipse中使用JAR包，步骤如下：
  1. 从Maven库源下载E-MapReduce开发的依赖包。
  2. 将所需的JAR包拷贝到您的工程文件夹中。（根据您运行作业集群的Spark版本选择SDK版本，Spark 1.x版本建议使用2.10，Spark 2.x建议使用2.11）
  3. 在Eclipse中工程的名字上单击右键，然后依次选择Properties > Java Build Path > Add JARs。
  4. 选择您下载的JAR包。

     完成后，您可以在工程中读写OSS、LogService、MNS、ONS、OTS和MaxCompute等数据。

• 创建Maven工程，添加如下依赖。

      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
          <artifactId>emr-tablestore</artifactId>
          <version>1.9.0</version>
      </dependency>
      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
          <artifactId>emr-mns_2.11</artifactId>
          <version>1.9.0</version>
      </dependency>
      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
          <artifactId>emr-logservice_2.11</artifactId>
          <version>1.9.0</version>
      </dependency>
      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
          <artifactId>emr-maxcompute_2.11</artifactId>
          <version>1.9.0</version>
      </dependency>
      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
          <artifactId>emr-ons_2.11</artifactId>
          <version>1.9.0</version>
      </dependency>
      <dependency>
          <groupId>com.aliyun.emr</groupId>
          <artifactId>emr-datahub_2.11</artifactId>
          <version>1.9.0</version>
      </dependency>

val conf = new SparkConf().setAppName(getAppName).setMaster("local[4]")
   conf.set("spark.hadoop.fs.oss.impl", "com.aliyun.emr.fs.oss.JindoOssFileSystem")
   conf.set("spark.hadoop.mapreduce.job.run-local", "true")
   val sc = new SparkContext(conf) 
   val data = sc.textFile("oss://...")
   println(s"count: ${data.count()}")